Een codebase-classificator bouwen met Jev
Een ontwikkelaar deelt het bouwen van een codebase-classificator met Jev, suggereert dat dit overgeëngineerde code van agents kan oplossen, en vraagt wat er nu getest moet worden.
Jev gebruiken om potentiële fouten in AI-concepten te identificeren
Bespreekt het risico van deskillen met AI-schrijvers en hoe Jev-modellen gebruikers inzicht kunnen geven in gebieden waar concepten fout kunnen zijn, waardoor verificatie wordt verbeterd.
Deskilling is a real risk when it comes to using AI scribes. The drafts often look plausible, which leads users to overly trust without verifying. Models like #Jev could help provide users with better insights onto areas where the draft might be wrong. https://github.com/Stephonomon/scribe-verify…
· 0 likesOpen on X
More like this
Jev maakt LLM-as-a-Judge 20–200x sneller en 40–400x goedkoper
Jev werd gebruikt om te bepalen welk model AGI is, met 20–200x snelheid en 40–400x lagere kosten, waardoor LLM-as-a-judge extreem snel en bijna gratis wordt.
Apps testen met TypeSafe Jev & OpenCode
Filip deelt een kleine demo die laat zien hoe snel apps testen met TypeSafe Jev en OpenCode kan zijn.
